MulaiMulai sekarang secara gratis

Peubah acak Poisson

Modul numpy.random juga memiliki sejumlah sebaran probabilitas yang berguna untuk peubah acak diskret maupun kontinu. Pada latihan ini, Anda akan mempelajari cara mengambil sampel dari suatu sebaran probabilitas.

Secara khusus, Anda akan mengambil sampel dari sebaran probabilitas diskret yang sangat penting, yaitu sebaran Poisson, yang biasanya digunakan untuk memodelkan laju rata-rata terjadinya suatu peristiwa.

Setelah menyelesaikan latihan ini, Anda seharusnya dapat menerapkan langkah-langkah ini pada sebaran probabilitas apa pun yang terdapat di numpy.random. Selain itu, Anda juga akan melihat bagaimana rataan sampel berubah saat kita mengambil lebih banyak sampel dari suatu sebaran.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Simulasi Statistik di Python

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

  • Dengan menggunakan np.random.poisson(), ambil sampel dari sebaran Poisson menggunakan lam (lambda) dan size_1.
  • Ulangi langkah di atas, tetapi kali ini gunakan size_2.
  • Untuk masing-masing sampel di atas, hitung selisih absolut antara rataan sampel dan lambda menggunakan np.mean() dan abs().

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# Initialize seed and parameters
np.random.seed(123) 
lam, size_1, size_2 = 5, 3, 1000  

# Draw samples & calculate absolute difference between lambda and sample mean
samples_1 = np.random.poisson(____, ____)
samples_2 = np.random.poisson(____, ____)
answer_1 = abs(____)
answer_2 = abs(____) 

print("|Lambda - sample mean| with {} samples is {} and with {} samples is {}. ".format(size_1, answer_1, size_2, answer_2))
Edit dan Jalankan Kode